回帰分析の目的変数と説明変数の組み合わせの例

経済統計学の夏休みの課題で統計局の時系列データを使い、回帰分析をするというのが出たんですが、目的変数と説明変数の組み合わせ方がわかりません。
使うデータは目的変数も説明変数も比率のものを使えということなのですが、どういう風にくみあわせたらいいのかわかりません。
何か良い例があれば、教えてください。
ちなみに目的変数は離婚率か完全失業率を使おうと思っています。

No.2 ベストアンサー 回答者： kgu-2 回答日時： 2007/09/05 14:39

　離婚率を目的変数として、出生率を説明変数にすると、密接な相関が得られるでしょうが、説明は難しい。

すなわち、出生率が低くなると、離婚率が上がるような負の相関になります。でも、この関係を説明するのが困難、すなわち、説明変数に成り得ない。「子はカスガイ」なので、子供がいないと離婚する、なんぞは無理でしょう。この関係は、おそらく擬相関。出生率は交絡因子でしょう。
　というのも、出生率よりも、乳児死亡率を説明変数にした方が強い負の相関が得られる。そうすると、「乳児死亡率が低くなると、離婚しやすくなる」ということになるのですが。赤ちゃんが死なないと、ウルサイ、子育てが大変なので離婚に繋がると、反論もできないし。
　出生率は、「少子化担当大臣」なんぞを置いているが、有効な手を打てていない。すなわち、専門家でも困っているので、こんなものを説明変数に使うのは、・・・。

　離婚とか失業とかは、要因が一つではありません。単純であれば、離婚も完全失業も、問題は解決されています。政府が悩む必要も、社会問題になることもありません。離婚理由の第一は、性格の不一致だと記憶しています。これは数値化できないので、分析できません。
　社会的な事象を目的変数に使うと、交絡因子(影響する因子)が多すぎて、専門家でも正解が難しいのです。こんなものを取り上げるのなら、いくらでも突っ込んであげますが。

>何か良い例があれば、教えてください。
これは、課題の回答を教えるのと同等なので、規約違反になります。
　離婚率や失業を目的変数にすると、何故? を考える説明変数を自分で想定しなければなりません。これは繰り返しになりますが、社会問題となっているように解決できていない、すなわち、原因の説明が政府が有能なハズの学者・官僚を東京に集めて取り組んでも困難なのです。
　むしろ、説明変数を考え、これによって影響されそうなもの(=目的変数)を想像する、の順番の方が、考えやすいのでは。

　すなわち、比率という条件に、一人当たりのGNPが該当しますか。経済というのなら、GNPが経済の根本です。GNPを説明変数にすれば、それによって変動するものが説明変数。経済(説明変数)によって強く影響を受けるもの(目的変数)はいくらでもあるので、その関係を探る(相関分析と回帰分析をする)のが、課題のレベルなら考えやすいのでは。

　ちなみに、GNPと無関係のものは少なく、一人当たりの殺人件数、結婚率、炭水化物摂取量、その国の人口くらいなものです。いくらでもあります。社会は、経済次第、ということです。経済学も、「社会にいかに影響しているか」を教えると、経済学に対する興味も湧くでしょうに・・・。
　法学部の学生などには、「先進国と発展途上国で、どちらが犯罪が多いか」と問いかけています。これも、回帰分析で答えを示すことができますが、データを見つけられないと想います。

>やっぱりこれ重回帰分析というんですか！
　なお、単回帰分析さえ、専門家でも誤った解釈が少なくありません。重回帰分析に手を出すのは、早いのでは。さらに、重回帰分析は、多重共線性の問題を常に念頭に置く必要があります。

この回答へのお礼

わかりました。。

とりあえず、自力でがんばります。

お礼日時：2007/09/05 22:52

No.1 回答者： ecotomed 回答日時： 2007/08/21 16:21

比率のものを使うということですが、実数のデータが手元にあるならば全国平均との比率(対数データ)を自分で用意するという手もあります。

データをきちんと示せれば全く問題ないはずです。

離婚率なら「共働きの割合」「出生率(都道府県別ですよ)」などがいいｔ値を出してくれると思います。
完全失業率はちょっと骨のある題材ですね。。単独の説明変数ではほぼ不可能であるといっていいと思います。回帰分析ということですが、重回帰分析と捉えていいのでしょうか？ダミー変数の使用が認められているならば、それを考慮してみるといいかもしれません。

この回答へのお礼

ご回答ありがとうございます。やっぱりこれ重回帰分析というんですか！！！出生率は見つけたのですが、「共働きの割合」の式の出し方がわかりませんので他の説明変数にあたりたいと思います。(・´з`・)

お礼日時：2007/08/22 02:32